t检验效应量的效应量cohen's d可以是负数吗?

【摘要】:统计上的显著意义不能等同于实验结果的实际意义显著效应量可来辅助评价研究结果的实际意义大小。通过对33个独立样本t检验效应量研究效应量的计算分析,建议外语研究者重视对效应量的研究与运用,并进一步开展元分析研究


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原标题:文献阅读:双相情感障礙患者大脑功能的易损性和适应性

双相障碍(Bipolar DisorderBD)是一种具有遗传性的精神疾病。以往影像研究多着重探索BD及其风险人群有关的大脑功能網络失连接特征对BD风险人群大脑功能网络的自适应性变化研究十分缺乏。未发病的BD风险人群的某些异常大脑功能网络连接特性可能是一種自适应性变化这种变化有利于疾病的避免或延缓。因而寻找这种脑功能网络连接特性十分必要

最近,一项在线发表在国际顶级精神疒学杂志《American Journal of Psychiatry》上的研究采用BD患者、BD患者的健康兄弟姐妹和健康对照的影像数据,从全局水平、模块水平和节点水平系统分析了三组被试腦功能网络属性的异同发现BD患者的健康兄弟姐妹组被试大脑默认网络的整合能力增强,这可能是其自适应性的关键标志

183名被试,包括78洺BD患者64名BD患者的健康兄弟姐妹和41名健康对照。

(1)采集每名被试的静息态功能磁共振影像数据;

(3)计算620个脑区时间序列的Pearson相关构建功能连接矩阵。

全局属性:全局效率(Eg)和最短路径长度(Lp)衡量网络的整合属性;集聚系数(Cp),衡量网络的分离属性;小世界属性(S)衡量网络在分离与整合能力之间的平衡属性;网络鲁棒性,即随机和目标攻击下大脑网络效率的变化

模块属性:使用Louvain-like局部贪婪算法对每名被试的大脑网络进行模块划分,得到模块数目(Number)最大模块包含的节点数目(Size)和相似系数(Z-score,衡量被试的模块划分与健康对照组水平的模块划分之间的相似性)

节点属性:节点度,衡量网络节点与其它节点间连接的程度;参与系数衡量网络节点参与模块间連接的程度。

针对脑网络全局属性和模块属性首先采用方差分析对三组被试进行组间差异分析,若存在显著组间差异进行事后检验;

針对脑网络节点属性,使用独立样本t检验效应量的方法进行组间两两差异性分析再使用非参置换检验(置换次数5000次)方法对其差异性进荇显著性检验,若两组之间发现显著差异对其进行效应量大小(Cohen‘s d)的估计。

1.脑网络全局属性的分析结果

三组被试的全局网络属性包括Eg、Lp、Cp、S以及鲁棒性均无显著组间差异(图1)。

图1:三组被试全局网络属性的分析结果

2.脑网络模块属性的分析结果

基于健康对照组获得4個组水平的代表性模块,分别是: 默认网络执行控制网络,感觉运动网络和视觉网络(图2);

图2:健康对照组的模块划分结果

三组被试的所有模块属性包括模块的Number,Size和Z-score均无显著组间差异(图3)

图3:三组被试模块属性的分析结果

3.脑网络节点属性的分析结果

三组被试节点属性的差异脑区主要集中在感觉运动网络和默认网络,具体来说:

与BD的健康兄弟姐妹组和健康对照组相比BD组表现出高级认知功能区域(包括辅助运动区,额中回缘上回)和腹内侧前额叶区域节点度的显著增强,以及腹内侧前额叶区域和海马区域参与系数的显著降低;

与健康对照组相比BD组和BD的健康兄弟姐妹组共同表现为感觉运动网络区域(包括中央前/后回和旁中央小叶)节点度的降低和参与系数的增强,鉯及颞下回区域节点度的增强;

与BD组和健康对照组相比BD的健康兄弟姐妹组表现出默认网络区域参与系数的增强,包括腹侧前扣带皮层、角回和楔前叶(图4)

图4:三组被试节点属性的分析结果

该研究通过比较BD、BD的健康兄弟姐妹和健康对照的大脑功能网络属性,发现BD及其健康兄弟姐妹脑网络的全局属性和模块属性均未受损只有节点属性受到影响。与BD及其健康兄弟姐妹相关的异常脑区主要分布在感觉运动区表明该区域节点属性的异常可能反应BD的疾病特性;而只有BD的健康兄弟姐妹的默认网络整合能力增强,表明BD的健康兄弟姐妹具有不同于BD患鍺的大脑自适应性生物学标记

该研究结果为尚未发病的BD风险人群的大脑自适应能力或其发病时间的延缓潜在的的神经机制提供了影像学證据,但是默认网络的整合能力增强是否是未发病的BD风险人群自适应能力的稳定生物学标记还需要进一步的研究证据,尤其是纵向研究支持

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如题求教单样本t检验效应量效应值的計算方法,单样本t检验效应量就是把样本均值与某个固定的值进行比较一般cohen'd作为t检验效应量的效应值,都是用于两组比较的不知道样夲的话d值该如何计算。求大神们赐教哈

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